Storm概念学习系列之Blot消息处理者

2023-11-02 20:59

本文主要是介绍Storm概念学习系列之Blot消息处理者,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 

 

 

  不多说,直接上干货!

 

 

 

Bolt消息处理者

  认识了消息源Spout和消息的数据存储元组Tuple,接下来了解消息的处理者Bolt。Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件,所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中,Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流

 

  1. Bolt介绍
  消息处理者Bolt在Storm中是一个被动的角色。Bolt把元组作为输入,然后产生新的元组作为输出


  1.1 Bolt的功能
  Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。Bolt还可以简单地传递消息流,复杂的消息流处理往往需要很多步骤,因此也就需要很多Bolt来处理

  Bolt可以发出超过一个的流。为此,使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法声明多个流,并使用OutputCollector类的emit()方法指定发射的流

 

 


  1.2 Bolt的生命周期
  首先,客户端机器创建Bolt,然后将其序列化为拓扑,并提交给集群中的主机。之后集群启动Worker进程,反序列化Bolt,调用prepare方法开始处理元组。
  接下来,Bolt处理Tuple,Bolt处理一个输入Tuple,发射0个或者多个Tuple。

       然后,调用ack通知Storm自己已经处理过这个Tuple了。Storm提供了一个IBasicBolt自动调用ack。

       Bolt类接收由Spout或者其他上游Bolt类发来的Tuple,对其进行处理。Bolt的生命周期如图1所示。

 

                         图1    Bolt的生命周期

                     

         在创建Bolt对象时,通过构造方法初始化成员变量,当Bolt被提交到集群时,这些成员变量也会被序列化,所以通过反序列化,可以获取到这些成员变量。

 

      

  1.3 Bolt的组件
  IComponent顾名思义,是所有组件的接口:IBasicBolt、IRichBolt、IBatchBolt都继承自IComponent;

       IBolt接口是IRichBolt要继承的接口;

       还有一些以Base开头的Bolt类,如BaseBasicBolt、BaseBatchBolt、BaseRichBolt、BaseTransactionalBolt等,在这些类中需要注意的是所实现的方法都为空,或者返回值为null,其中,还有一个接口BaseComponent,是Storm提供的一个比较方便的抽象类,这个抽象类及其子类都或多或少实现了其接口定义的部分方法。从图1中,可以从整体上看到这些类的关系图,从而理清这些类之间的关系及结构。

         

                      图2   Bolt相关组件的继承关系图

 

 

         1.4 Bolt常用类
  Bolt比较常用的类是BaseRichBolt、BaseBasicBolt等。这两个类继承的父类如图3和图4所示,它们的共同之处是父类中都有BaseComponent和ICompont。不同之处是BaseRichBolt的父接口中有IBolt和IRichBolt,而BaseBasicBolt只有IBasicBolt。

                           

 

                         图3    BaseRichBolt类图

 

 

              

                         图4    BaseBasicBolt类图

       

   比较完了父类,还没有真正从使用的本质上区别这两者。下面就比较这两个类的方法。图5为IBolt接口的方法,这是BaseRichBolt继承的父接口或者类之一,IBolt具备的方法与IBasicBolt的方法结构类似,但是有本质区别,那就是方法的作用不同。IBasicBolt接口的方法如图6所示。

              

                          图5    IBolt接口的主要方法

 

 

             

                           图6    IBasicBolt接口的主要方法

 

   IBolt继承了java.io.Serializable,在Nimbus上提交Topology以后,创建出来的Bolt在序列化后被发送到具体执行的Worker上,Worker在执行该Bolt时,先调用prepare方法传入当前执行的上下文,然后调用execute方法,对Tuple进行处理,并用prepare方法传入的OutputCollector的ack方法(表示成功)或fail方法(表示失败)来反馈处理结果。而IBasicBolt接口在执行execute方法时,自动调用ack方法,其目的就是实现该接口的Bolt时,不用在代码中提供反馈结果,Storm内部会自动反馈成功。

 

 

 

 

Bolt实例
  下面的ClassifyBolt实现了BaseRichBolt接口,该类需要实现的主要方法如图7所示。

                  

                          图7    ClassifyBolt的主要方法

             

   1、prepare方法
  prepare方法和Spout中的open方法类似,为Bolt提供了OutputCollector,用来从Bolt中发送Tuple。在Bolt中载入新的线程进行异步处理。OutputCollector是线程安全的,并且随时都可以调用它。
  在Bolt中,Tuple的发送可以在prepare、execute、cleanup等方法中进行,但一般都是在execute中进行。
  示例代码如下:

public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {      _collector = collector;}

 

 

 

   2、declareOutputFields方法
  用于声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段,和Spout中的类似。当前Bolt类发送的Tuple包含了两个字段:gt和lt。
  示例代码如下:

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {// 在geThan流中声明为gtdeclarer.declareStream("geThan", new Fields("gt"));// 在lessThan流中声明为ltdeclarer.declareStream("lessThan", new Fields("lt"));
}

  Bolt可以发射多条消息流,使用OutputFieldsDeclarer.declareStream方法来定义流,之后使用OutputCollector.emit来选择要发射的流。

 

 


  3、getComponentConf?iguration方法
  和Spout类一样,在Bolt中也可以有getComponentConf?iguration方法。示例代码如下:

 

public Map<String, Object> getComponentConf?iguration() {Map<String, Object> conf = new HashMap<String, Object>();conf.put(Conf?ig.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, emitFrequencyInSeconds);           return conf; 
}

  此例定义了从系统组件“_system”的“_tick”流中发送Tuple到当前Bolt的频率,当系统需要每隔一段时间执行特定的处理时,就可以利用该系统组件的特性来完成。

 

 

 

  4、execute方法
  Bolt的主要方法是execute,它以一个Tuple作为输入,Bolt使用OutputCollector来发射Tuple,Bolt必须为它处理的每一个Tuple调用OutputCollector的ack方法,以通知Storm该Tuple被处理完成了,从而通知该Tuple的发射者Spout。

 

public void execute(Tuple input) {int randomInt = input.getIntegerByField("randomInt");
// 大于等于50的放在一起if(randomInt >= CLASSIFY_FLAG){collector.emit("geThan", new Values(randomInt));}else{
// 小于50的放在一起collector.emit("lessThan",new Values(randomInt));}collector.ack(input);}

  execute是Bolt中最关键的一个方法,对Tuple的处理都可以放到此方法中进行。具体的发送也是通过emit方法来完成的。此时,emit方法有两种情况,一种是方法中只有一个参数,另一种是方法中有两个参数。
  1)emit有一个参数:该参数是发送到下游Bolt的Tuple,此时,由上游发来的旧的Tuple在此隔断,新的Tuple和旧的Tuple不再属于同一棵Tuple树。新的Tuple另起一棵新的Tuple树。
  2)emit有两个参数:第一个参数是旧的Tuple的输入流,第二个参数是发往下游Bolt的新的Tuple流。此时,新的Tuple和旧的Tuple仍然属于同一棵Tuple树,即如果下游的Bolt处理Tuple失败,则向上传递到当前Bolt,当前Bolt根据旧的Tuple继续往上游传递,申请重发失败的Tuple,保证Tuple处理的可靠性。

 


  这两种情况都要根据用户的场景来确定。示例代码如下:

public void execute(Tuple tuple) {_collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!")); _collector.ack(tuple); } 
public void execute(Tuple tuple) {_collector.emit(new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));}

   此外还有ack、fail、cleanup等方法,其中cleanup方法和Spout中的close方法类似,都是在当前组件关闭时调用,但是针对实时计算来说,除非一些特殊的场景要求以外,这两个方法一般都很少用到。

 

 

 

 

 

 

 

  如下面,

 

这篇关于Storm概念学习系列之Blot消息处理者的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/333276

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

GPT系列之:GPT-1,GPT-2,GPT-3详细解读

一、GPT1 论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 链接:https://cdn.openai.com/research-covers/languageunsupervised/language_understanding_paper.pdf 启发点:生成loss和微调loss同时作用,让下游任务来适应预训

ActiveMQ—消息特性(延迟和定时消息投递)

ActiveMQ消息特性:延迟和定时消息投递(Delay and Schedule Message Delivery) 转自:http://blog.csdn.net/kimmking/article/details/8443872 有时候我们不希望消息马上被broker投递出去,而是想要消息60秒以后发给消费者,或者我们想让消息没隔一定时间投递一次,一共投递指定的次数。。。 类似

jenkins 插件执行shell命令时,提示“Command not found”处理方法

首先提示找不到“Command not found,可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令,不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样,其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行,经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】: 需要在jenkins调用shell脚

Java基础回顾系列-第七天-高级编程之IO

Java基础回顾系列-第七天-高级编程之IO 文件操作字节流与字符流OutputStream字节输出流FileOutputStream InputStream字节输入流FileInputStream Writer字符输出流FileWriter Reader字符输入流字节流与字符流的区别转换流InputStreamReaderOutputStreamWriter 文件复制 字符编码内存操作流(